生成式模型相关论文
面对现实世界中庞大的并且时刻在增长的物体种类数量,人工标注对应类别样本的成本越来越高,并且还存在一些特定场景下的物体类别难......
生成对抗网络GAN（Generative Adversarial Networks）于2014年被Lan等人提出，该生成式模型受到二人零和博弈的影响，通过生成器和判别器......
在大型水电工程中,三维地质建模与可视化技术已成为揭示工程地质条件的重要手段,对于提高工程设计水平、保证工程安全稳定运行具有......
生成对抗网络（GAN）作为一种新兴的生成式模型，逐渐发展应用于图像生成、三维重构、跨模态转换等领域，有效解决了常规卷积神经网络在图......
基于深度神经网络的说话人识别系统凭借对大量标注数据的非线性建模优势,较之传统概率生成式建模方法有着更好的性能表现。然而在......
基于自表示子空间聚类的多视图聚类引起越来越多的关注.大多数现有算法假设每个样本的所有视图都可获得,然而在实际应用中,由于各......
在模式识别和机器学习领域中，生成式模型中和判别式模型是两个重要的识别方法。而特征映射则提供了一种从生成式模型中提取能够描述......
本论文研究人的视觉系统对粗糙表面光泽度的感知，在中尺度上建立一个粗糙表面感知光泽度的生成式模型。粗糙表面的成像是由三个因素......
随着互联网技术的发展和信息化水平的提高,图像数据量也呈现了爆炸式的增长。在庞大的图像数据库中,计算机如何高效地挑选图像数据......
如何科学有效地提升道路交通管理及拥堵治理水平已成为全国各大中城市亟待解决的重点任务。交通流预测被视为其中的一项关键基础环......
随着深度学习与卷积神经网络的发展,计算机视觉领域的研究范围也得到了扩展,其中很重要的一项包括生成式模型的研究。生成式模型体......
零样本学习(零样本图像分类)主要研究利用属性或词向量等额外信息充当语义空间,在训练类别与测试类别没有交集的情况下,如何对测试......
图像分割被广泛应用于图像编辑、目标跟踪等领域,是计算机视觉中最重要的基础任务之一。完全自动的图像分割的概念是模糊的,因为人......
自然场景视频中含有各种类别的视频基元(video primitives),它们构成了整个高维视频块(video bricks)空间,具有不同的结构维度及复......
对话系统是一种计算机智能代理,能与人进行流畅的对话,对未来机器智能的发展起着重要作用。对话系统研究领域包含很多任务,本文主......
轴承是机械设备中的重要核心部件和故障源之一,滚动轴承状态检测和诊断对于避免机械系统的灾难性故障非常重要。随着大数据时代到......
生成对抗网络(GAN)目前已然成为人工智能领域的一个研究热点,它为无监督学习的研究带来新的活力,对生成式模型的发展具有举足轻重......
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句法分析是自然语言处理领域中重要的基础研究问题之一。近年来,基于统计学习模型的句法分析方法研究受到了广泛关注,多种模型与算......
多元类别数据的可能取值会随向量长度的增长呈指数级增长,从而造成数据稀疏性问题。通过将观察数据嵌入到连续空间中训练识别数据......
深度学习是机器学习研究的一个新的领域,通过深度神经网络学习大量样本的内在规律和层次表征,其在计算机视觉、语音识别、自然语言......
分类算法是一种重要的机器学习数据挖掘技术,而训练集的选取对于分类函数或模型的建立起到了非常关键的作用。在现实中,带标签的训......
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多轮对话任务是自然语言处理中最具有实用价值的技术之一,该任务要求系统在产生通顺回答语句的同时能够照顾到上下文信息。近年来,......
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数据挖掘分类技术中统计模型被分为产生式和判别式两大类,这两类模型是近几年数据挖掘和机器学习的研究热点之一。生成式模型学习......
人工智能的发展给社会生活带来了巨大的改变.然而,随着这些应用的推广,人工智能的安全问题也日益显露出来.最近,以DeepFake为代表......
目标跟踪技术因其在视频监控、人机交互以及交通检测等实际应用中有着广泛的应用,一直是计算机视觉领域研究的热点之一。传统的判......
自能源(We-energy,WE)作为能源互联网的子单元旨在实现能量间的双向传输及灵活转换.由于自能源在不同工况下运行特性存在很大差异,......
生成式对抗网络GAN(Generative adversarial networks)目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向.GAN的基本思想源自博弈论的二......
针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题,提出了融合多模式弱分类器,并以AdaBoost-Bagging集成为强......
我国海上领土广阔,海洋维权执法是建设海洋强国的一项重要内容和任务。随着无人智能系统研究和应用的不断开展,应用于海洋领域的无......
机器学习利用数据或者过往的经验来提高计算机程序的性能,被看做通往人工智能的重要途径,并且在计算机视觉、数据挖掘、自然语言处......
为了提高计算机视觉系统的泛化能力,要求利用大规模、多样化、带标注的图像数据集,对视觉模型进行充分的学习与评估.由于从实际场......
随着计算机与人工智能的快速发展,基于图像感知的皮肤病分析方法取得一些成果.然而,以深度学习为主的计算机辅助分析方法依赖于领......
人体运动分析是计算机视觉领域的一项前沿课题,其研究目标是使计算机能够基于人体结构、人体运动等先验知识,自动地从图像中检测和......
针对全卷积孪生神经网络SiamFC在目标快速运动、相似干扰较多等复杂场景下跟踪能力不足的问题,本文引入SINT作为再检测网络对SiamF......
在大数据时代,最亟待解决的问题是如何在海量数据中获取最需要的信息。这主要有两方面的困难,一是海量数据难以处理,二是人类社会......
